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Regelengine
Benutzerdefinierte Regeln und automatisch geladene Prozessmuster verarbeiten die unkomplizierten Klassifizierungen. Schnell, konsistent, eindeutig.
Beschaffung
Ohne saubere Beschaffungsdaten ist kein Category-Management möglich.
Die meisten Beschaffungsteams wissen, was sie erreichen wollen. Die zugrundeliegenden Daten sind das, was sie aufhält. Pearstop löst das – automatisch, in großem Maßstab.
Das Problem
Wenn Ihre Ausgabendaten ein Durcheinander sind, ist Category-Management eine Fiktion.
Hard-Services-Unternehmen verwalten Einkäufe an Dutzenden von Standorten und bei Lieferanten. Rechnungsdaten kommen in verschiedenen Formaten an, Lieferantennamen sind inkonsistent und Ausgabenkategorien werden nie auf die gleiche Weise angewendet. Das Ergebnis: Ihr Beschaffungsteam kann nicht sehen, was es kauft, von wem oder zu welchen Kosten. Category-Management – die Kernaufgabe jeder Beschaffungsfunktion – wird unmöglich.
- ×Keine granulare, hochwertige Kategorisierung über Lieferantenrechnungen hinweg
- ×Rechtschreibfehler, falsche Informationen in falschen Feldern, doppelte Lieferantendatensätze
- ×Ausgabendaten zu fragmentiert, um Kosten zu benchmarken oder Konsolidierungsmöglichkeiten zu identifizieren
- ×Manuelle oder Offshore-Klassifizierung ist langsam, inkonsistent und lernt nicht
Das Problem
Eine vierlagige Engine, die 95 % der Klassifizierung automatisch erledigt
Jede Schicht verbessert die vorherige. Menschlicher Input in Schicht 4 wird direkt in das System zurückgespielt – sodass die Menge der erforderlichen manuellen Überprüfung mit der Zeit auf null sinkt.
2
Maschinelles Lernen
Eine sichere, proprietäre ML-Schicht, die Ihre interne Arbeitsweise repliziert. Wie ein Junior-Analyst mit Unternehmenswissen – Lücken so schließen, wie es Ihr Team tun würde.
3
LLM-Erweiterung
Eine große Sprachmodellschicht, die Randfälle und mehrdeutige Klassifizierungen verarbeitet – wie eine superstarke Suche mit Kontextbewusstsein.
4
Menschliche Überprüfung
Elemente außerhalb der Vertrauensschwellenwerte werden automatisch für Ihr Team markiert. Jede Entscheidung wird in die Engine zurückgespielt – die Überprüfungswarteschlange sinkt im Laufe der Zeit auf null.
Mit über 95 % Data Quality kann Ihr Beschaffungsteam seinen Job tatsächlich erledigen.
Mit über 95 % Data Quality kann Ihr Beschaffungsteam seinen Job tatsächlich erledigen.
Optimales Category-Management
1-3 % Kosteneinsparungsmöglichkeit auf die gesamten Beschaffungsausgaben – freigeschaltet durch die Fähigkeit zu sehen und zu handeln, was Sie tatsächlich kaufen.
Integriertes Finanzreporting
Unternehmensweite Ausgabendaten in einem konsistenten Format – bereit für ERP, BI und Finanzreporting-Tools ohne manuelle Abstimmung.
Projektübergreifende Ausgabentransparenz
Identifizieren Sie Kosteneinsparungsmöglichkeiten, vermeiden Sie die Wiederholung der gleichen Beschaffungsfehler und benchmarken Sie die Leistung über Projekte und Standorte hinweg.
Früher hatten wir zwei Vollzeitkräfte, die an der Kategorienzuweisung arbeiteten. Jetzt erledigt das System dies für uns – was auch Margenabschätzungen weiter in der Kette ermöglicht hat. Es ist zuverlässiger zu einem Bruchteil der Kosten.
Was ist BeschaffungsData Quality und warum ist sie wichtig?
BeschaffungsData Quality bezieht sich auf die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit von Ausgabendaten über Rechnungen, Bestellungen und Lieferantendatensätze hinweg. Für Hard-Services-Unternehmen, die dezentralisierte Einkäufe verwalten, macht schlechte Qualität Category-Management unmöglich – Teams können nicht sehen, was sie kaufen, von wem oder zu welchen Kosten. Pearstop automatisiert die Bereinigung und Klassifizierung von Beschaffungsdaten für Unternehmen wie Strukton, verarbeitet über 35.000 Zeilen pro Monat und unterstützt 1-3 % Kosteneinsparungen durch besseres Category-Management und Lieferantenkonsolidierung.
Was passiert, wenn wir keine vorhandenen Klassifizierungsdaten haben, von denen wir lernen können?
Die meisten Klassifizierungssysteme verlassen sich auf historische Daten, um zu lernen. Pearstop kombiniert regelbasierte Zuweisung, maschinelles Lernen und eine LLM-Schicht, die auf umfangreichem Produkt- und Branchenwissen aufbaut – so liefert es gute Ergebnisse auch ohne vorhandene Vorannahmen.
Behalten unsere Einkäufer die Kontrolle?
Ja. Einkäufer überprüfen markierte Elemente in einer dedizierten Warteschlange – typischerweise eine Stunde pro Woche. Jede Entscheidung, die sie treffen, trainiert das System weiter und reduziert die Überprüfungswarteschlange, bis der manuelle Input gegen null geht.
Bereit, Ihre Beschaffungsdaten zu korrigieren?
Buchen Sie ein 7-Minuten-Entdeckungsgespräch. Wir zeigen Ihnen genau, wo Ihre Ausgabendaten Probleme verursachen und wie lange die Behebung dauern wird.